spark的闭包

最新推荐文章于 2024-08-15 07:37:00 发布
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#spark

spark的闭包

val a ＝null
rdd.foreach(x ＝>{a ＝ x })
因为闭包无法将x的值传递给x在外面打印

有两种方法
1 rdd.collect讲值返回driver
2使用累加器方式

[Spark基础]--理解Spark闭包
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
04-17 1360
理解Spark的闭包 对于Spark来说, 最困难的事情之一就是在跨集群执行代码时了解变量和方法的范围和生命周期。RDD 在其范围之外修改变量的操作可能会经常引起混淆。在下面的示例中, 我们将查看使用 foreach () 递增计数器的代码, 但其他操作也可能发生类似的问题。举例 考虑下面简单的RDD元素和，它的行为可能会有所不同，这取决于是否在同一个JVM中执行。这方面的一个常...
Spark闭包检查|闭包检查源码跟踪|序列化解决方案|序列化框架
SmallScorpion
04-18 565
错误 闭包检查 进入foreach方法 进如clean方法 进入clean()中 进入clean()中，判断是否是闭包 文件名包含"$anonfun$" 在ClosureCleaner.scala的clean()中继续执行，到了ensureSerializable()方法 进入serialize(func)方法，找到实现Javaseriali...
理解spark闭包
ChainingBlocks
02-24 6230
当用户提交了一个用scala语言写的Spark程序，Spark框架会调用哪些组件呢？首先，这个Spark程序就是一个“Application”，程序里面的mian函数就是下图所示的“Driver Program”， 前面已经讲到它的作用，只是，dirver程序的可能运行在客户端，也有可有可能运行在spark集群中，这取决于spark作业提交时参数的选定，比如，yarn-client和yarn-clu
Spark闭包
智海观潮的博客
05-17 805
闭包的作用可以理解为：函数可以访问函数外部定义的变量，但是函数内部对该变量进行的修改，在函数外是不可见的，即对函数外源变量不会产生影响。 其实，在学习Spark时，一个比较难理解的点就是，在集群模式下，定义的变量和方法作用域的范围和生命周期。这在你操作RDD时，比如调用一些函数map、foreach时，访问其外部变量进行操作时，很容易产生疑惑。为什么我本地程序运行良好且结果正确，放到集群上却得不到想要的结果呢？ 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例，来看相同的代码本地模式和集群模式运行结果的区别：
Spark闭包初探
思亘七险，点落九宫，神游八极，纵横十方。
05-16 504
Spark闭包初探 1.什么是闭包 闭包的大致作用就是：函数可以访问函数外面的变量，但是函数内对变量的修改，在函数外是不可见的. 2.Spark官网对闭包的描述 One of the harder things about Spark is understanding the scope and life cycle of variables and methods when executi...
浅谈Spark中的闭包引用和广播变量
qq_37529483的博客
05-04 601
闭包引用的场景中，Spark为每个task都复制了一份它需要的数据，当数据量较大且task较多时，必然会给网络io和内存资源造成很大压力，而广播变量只给每个executor发送一份变量副本，由多个task共享。广播变量中，一个executor只持有一份广播变量的副本，由多个task共享，该数据是只读的，不可修改。因为在闭包函数内的修改，只是在task上对复制过来的闭包对象副本的修改，并不会影响到driver端的原对象，他们是存在于两台机器上的独立的文件，互不影响。中创建的，RDD的计算是在。
Spark闭包清理类ClosureCleaner简析
wang_wbq的博客
09-01 2990
Spark闭包清理类ClosureCleaner简析 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 手动码字不易，请大家尊重劳动成果，谢谢 作者：http://blog.youkuaiyun.com/wang_wbq 从6月初开始因为一些工作上的事情，已经好久没有写博客了，这次把之前Spark源码阅读中深入了解的Spark闭包清理类ClosureCleaner简单介绍下...
spark中的闭包与广播变量
软件生命周期中的攻防博弈
05-21 1033
Spark 任务调度图（以Spark Core为例） 1. DAG的应用 Spark的Job（Application），从宏观上来看处理过程大致如下： 加载数据，获取RDD（或DF等） 转换数据 执行转换，获取结果并处理 整个计算过程是从上往下的（有方向），但是没有上下往复的处理（无循环），从图的角度我们可以将这个过...
关于“闭包”的杂文
Laurence的技术博客
01-24 5167
定义关于闭包有太多种解释，但基本上都很难用一两句解释清楚，下面这句简短的定义是我见过的最精炼且准确的解释了：A closure is a function that carries an implicit binding to all the variables referenced within it. In other words, the function (or method) enclos
spark 闭包理解
u012957549的博客
02-17 389
在spark 应用中，在处理函数,变量的作用范围和生命周期需要十分的注意特别是在spark集群模式下。比如如下的模式在rdd的操作中修改变量的值。 下面举一个例子 rdd 求和，比如下面一段代码，在看起来结果像是45，但是实际上是0 var sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local")) val array=Arra...
Spark：理解闭包
weixin_44591209的博客
05-28 406
什么是闭包？ 闭包就是一个函数，这个函数可能会访问到函数外部的变量。 简单闭包（就是函数）： def addOne = (i:Int) => 1 + i 访问外部变量的闭包，如 ： var factor = 1 def addOne = (i:Int) => factor + i 以上函数应用到函数外...
Spark中的“闭包引用“问题
dq_dsj的博客
02-24 1022
spark中这个所谓“闭包”，只是看起来类似各种编程语言中的闭包,而本质上根本不是一回事; spark中的这个“闭包引用”,其实是Driver把分布式算子中引用的外部变量序列化后，发送给每个task来使用(闭包引用的目标对象必须是可序列化的即实现了Serializable接口,而且数据量不能太大,否则会增加Task中的内存压力); ...
理解Spark里的闭包
大数据星球-浪尖
06-11 1937
闭包的概念如下图：在spark应用里，变量及函数的作用范围和声明周期在spark的集群运行模式下是比较难理解的，尤其是对初学者来说。RDD的操作，要修改其作用范围的变量，...
大数据 - Spark系列《八》- 闭包引用
weixin_40968325的博客
02-20 2185
本文将深入探讨闭包引用的原理和应用。首先，我们将介绍闭包引用的概念及其副本的形成机制。随后，通过两个实例代码演示闭包引用在 Spark 中的具体应用场景。接下来，我们将讨论使用 Source.fromFile 和 sc.textFile 两种方法读取数据的差异和适用场景。最后，我们会总结闭包引用的注意事项，包括序列化检查和“副本”数量的影响。
Spark 入门 理解闭包
SmartSi
08-15 758
Spark 的难点之一就是理解跨集群执行代码时变量和方法的作用域和生命周期。在 RDD 操作中修改作用域之外的变量经常会造成混乱。在下面的例子中，我们将看看使用foreach()来增加计数器的代码，其他操作也会出现类似的问题。
spark闭包与柯里化（个人理解，不对还请指点）
qq_45997096的博客
07-27 459
spark的闭包和柯里化个人理解
spark闭包原理
mn_kw的博客
08-23 454
spark中非常难以理解的概念，就是在集群分布式并行运行时操作算子外部的变量生命周期   所谓RDD算子中，操作作用域外部的变量，指的是，类似下面的语句：val a = 0 ; rdd.foreach(i -> a +=1) 此时，对rdd执行foreach算子的作用阈，其实仅仅是它内部代码，但是这里却操作了作用阈外部的变量a,这种现象就是闭包   闭包简单来说，就是i操作一个不属...
这里Spark没有闭包问题吗
最新发布
05-27
### Spark Structured Streaming 写入 Hive 时的闭包问题及其解决方法 在使用 Spark Structured Streaming 将数据写入 Hive 的过程中，确实可能涉及到闭包问题。闭包是指函数内部引用外部变量的情况，而这些外部变量如果没有被正确序列化或传递给集群节点，就可能导致运行错误。 #### 1. **闭包问题的表现** 当 Structured Streaming 使用 `foreachBatch` 或其他 API 来处理数据时，如果在匿名函数中访问了外部作用域中的不可序列化的对象（如未广播的大型集合、复杂对象等），就会引发闭包问题[^2]。具体表现为任务提交失败或者抛出异常提示无法序列化某些对象。 #### 2. **常见原因分析** - 如果在 `foreachBatch` 函数体内直接调用了非静态成员变量或方法，则会尝试将整个类实例发送到工作节点上。 - 当前上下文中使用的部分资源（比如 JDBC 连接池）未能适当地初始化为全局共享状态而是局部绑定到了特定线程/进程里去了。 #### 3. **解决方案** ##### （1）**避免不必要的捕获** 尽量减少传入 lambda 表达式的自由变量数目，并确保它们都是简单类型或者是已经被适当封装好的工具类实例。例如下面这个例子展示了如何重构代码以消除潜在风险： ```scala // 不推荐的做法：这里包含了过多复杂的外部依赖 val configMap = Map("key" -> "value") // 假设这是一个较大的配置map df.writeStream.foreachBatch{ (batchDF: DataFrame, batchId: Long) => processWithConfig(batchDF, configMap) } def processWithConfig(df: DataFrame, conf: Map[String,String]): Unit ={ ... } // 推荐做法：提前准备好所需参数并通过构造器注入而不是让其成为隐含依赖的一部分 class Processor(val fixedConf: Map[String,String]){ def handleData(df:DataFrame):Unit={ // Only use the necessary part of configuration here. } } val processorInstance=new Processor(Map("key"->"value")) df.writeStream.foreachBatch{(batchDF,batchID)=> processorInstance.handleData(batchDF) } ``` ##### （2）**利用 Broadcast 变量** 对于那些只读且大小有限但又必须分发给各个 Executor 的信息来说，可以考虑采用 broadcast 方式代替直接嵌套进闭合表达式之中[^4]。这样不仅可以降低网络传输开销还能有效规避因反序列化带来的兼容性隐患。 ```scala val broadcastVar=spark.sparkContext.broadcast(largeImmutableCollection) df.writeStream.foreachBatch{case(batchDf,id)=>{ val localCopy=broadcastVar.value performAction(localCopy,batchDf) }} ``` ##### （3）**合理设计架构** 最后也是最重要的一点就是重新审视整体设计方案是否有改进空间使得原本需要动态调整的部分变得固定下来从而彻底移除掉任何可能出现歧义的地方。比如说针对前面提到过的分区字段设定完全可以改成由应用程序启动参数决定而非硬编码在业务逻辑里面去；再比如一些临时表名也可以遵循统一命名规则自动生成出来等等[^3]。 --- ###
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